作者：AI Will

在日新月异的人工智能和前沿科技领域，我们常说，人才是最关键的资产。它是创新的一切，是决胜的起点与终点。然而，尽管我们在构建复杂系统模型方面取得了巨大进步，但我们用来理解和评估那些最杰出头脑的工具，却依然显得惊人地原始。

几十年来，我们一直依赖于一些粗略的代理指标：论文引用数、H-index、从业年限、毕业院校的声望等等。这些指标并非毫无用处，但它们是单一维度的。这就好比试图通过只听小提琴声部来欣赏一部宏大的交响乐，我们只能捕捉到故事的一小部分，却错过了其中和谐的韵律、丰富的节奏和一位贡献者真正的灵魂。

与此同时，创新的本质本身已经发生了演变。一个突破性的想法，现在可能体现在 GitHub 上的一次“Pull Request”、一个广受欢迎的开源代码库，或是一系列在顶级会议上快速迭代、影响深远的论文中——这远早于它固化为一项专利或一篇被广泛引用的期刊文章。我们该如何衡量一位工程师作为大型框架沉默支柱所带来的影响？我们又该如何区分一位只是增量发表成果的研究者，和另一位持续瞄准并成功立足于像NeurIPS或CVPR这样最具竞争力的、定义领域走向的会议的学者？

这个巨大的鸿沟——存在于价值如何被创造与价值如何被衡量之间——正是我们行业最主要的瓶颈之一。它影响着公司的招聘方式、投资人的技术尽职调查，更重要的是，它影响着每一个从业者对自我价值的认知和职业生涯的规划。

这正是我之所以被一个项目深深吸引，并有幸担任其顾问的原因：DINQ ( http:// dinq.io )。

我选择参与 DINQ 项目，因为它不只是又一个招聘工具。它是一次雄心勃勃的尝试，旨在为理解科技和科研人才构建一种更丰富、更深刻的新语言。这是一个 AI 原生平台，致力于通过一个简单的 Google Scholar 或 GitHub 链接，为人才分析带来前所未有的清晰度和深度。

DINQ 的功能及其重要性，可以归结为以下几个核心原则，这也是我坚信其价值所在：

1. 从“数量”到“质量与背景”的跨越。

DINQ 不只是计算论文数量，它更深入地探究其背景。它通过会议的声望等级来分析研究者的发表记录，明确区分一篇 workshop 论文和一篇在顶级会议上的口头报告之间的差异。它权衡第一作者身份的重要性，并根据其工作焦点的演变，描绘出一条完整的职业发展轨迹。它提供的是一幅关于个人专业能力的、充满细节的“技术指纹”。

2. 将“代码”视为与论文同等重要的“一等公民”。

DINQ 深刻理解，现代创新并非局限于 PDF 文档中。通过与 GitHub 的集成，它开始量化工程贡献所带来的影响——项目的复杂度、代码库的重要性，以及个人在开源生态系统中的影响力。它将代码视为一部值得与学术论文同等严谨分析的作品集。